资源的收益预测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开关于一种资源的收益预测方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机、人工智能、机器学习和深度学习技术领域，其中，该方法包括：获取资源在多个历史时间点上的资源因子信息以及收益信息；针对每个历史时间点，根据资源因子信息以及收益信息，确定资源因子信息对应的收益率；根据多个历史时间点上资源因子信息对应的收益率，确定未来时间点上资源因子信息对应的收益率；根据未来时间点上资源因子信息对应的收益率，确定未来时间点上资源的收益信息；其中，根据多个历史时间点上资源因子信息对应的收益率，确定未来时间点上资源因子信息对应的收益率，能够考虑多个资源因子信息之间的关联性，提高资源的收益预测准确度。提高资源的收益预测准确度。提高资源的收益预测准确度。

【技术实现步骤摘要】
资源的收益预测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及计算机、人工智能、机器学习和深度学习
，尤其涉及一种资源的收益预测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，资源的收益预测方法主要为，采用打分法等确定现有的资源指标库中多个资源指标的权重；进而结合多个资源指标的权重、指标数据以及线性回归方法，确定资源的收益信息。上述方案中，结合线性回归方法确定资源的收益信息，其中多个资源指标之间的关联性弱，导致资源的收益预测准确度差。

技术实现思路

[0003]本公开提供一种资源的收益预测方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中资源的收益预测准确度差的问题。本公开的技术方案如下：
[0004]根据本公开实施例的第一方面，提供一种资源的收益预测方法，包括：获取资源在多个历史时间点上的资源因子信息以及收益信息；针对每个历史时间点，根据所述资源因子信息以及所述收益信息，确定所述资源因子信息对应的收益率；根据多个所述历史时间点上所述资源因子信息对应的收益率，确定未来时间点上所述资源因子信息对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种资源的收益预测方法，其特征在于，包括：获取资源在多个历史时间点上的资源因子信息以及收益信息；针对每个历史时间点，根据所述资源因子信息以及所述收益信息，确定所述资源因子信息对应的收益率；根据多个所述历史时间点上所述资源因子信息对应的收益率，确定未来时间点上所述资源因子信息对应的收益率；根据所述未来时间点上所述资源因子信息对应的收益率，确定所述未来时间点上所述资源的收益信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取资源在多个历史时间点上的资源因子信息以及收益信息，包括：针对每个历史时间点，获取资源在所述历史时间点上的至少一个重要资源指标信息以及收益信息；确定至少一个重要资源指标信息中重要资源指标所属的资源因子；针对每个资源因子，根据属于所述资源因子的重要资源指标对应的重要资源指标信息，确定所述资源因子对应的资源因子信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在针对每个历史时间点，获取资源在所述历史时间点上的至少一个重要资源指标信息以及收益信息之前，所述方法还包括：获取至少一个候选资源在多个所述历史时间点上的资源信息，所述资源信息包括：多个资源指标信息以及收益信息；所述资源指标信息包括：资源指标以及所述资源指标上的指标数据；根据至少一个候选资源在多个所述历史时间点上的资源信息，确定多个所述资源指标的影响度；根据多个所述资源指标的影响度，从多个所述资源指标中选择所述重要资源指标。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据至少一个候选资源在多个所述历史时间点上的资源信息，确定多个所述资源指标的影响度，包括：以至少一个候选资源在多个所述历史时间点上的多个资源指标信息作为初始的XGBOOST模型的输入，以至少一个候选资源在多个所述历史时间点上的收益信息作为所述XGBOOST模型的输出，对所述XGBOOST模型进行训练，得到训练好的XGBOOST模型；获取所述XGBOOST模型输出的多个所述资源指标的影响度。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，针对每个历史时间点，获取资源在所述历史时间点上的至少一个重要资源指标信息以及收益信息，包括：针对每个历史时间点，获取所述资源在所述历史时间点上的收益信息；针对每个重要资源指标，获取资源在所述历史时间点上在所述重要资源指标上的指标数据；根据至少一个所述重要资源指标上的指标数据，生成所述资源在所述历史时间点上的至少一个所述重要资源指标信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个历史时间点，根据所述资源因子信息以及所述收益信息，确定所述资源因子信息对应的收益率，包括：针对每个历史时间点，将所述资源因子信息以及所述收益信息输入BARRA模型，获取所
述BARRA模型输出的所述资源因子信息对应的收益率贡献度，以及所述资源的暴露度；根据所述资源的暴露度以及所述资源因子信息对应的收益率贡献度，确定所述资源因子信息对应的收益率。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定多个资源组合，所述资源组合包括多个资源；针对每个资源组合，根据所述未来时间点上所述资源组合中多个所述资源的收益信息，确定所述资源组合的收益信息；按照收益信息从多个所述资源组合中选择待推荐资源组合，并对所述待推荐资源组合进行推荐处理。8.一种资源的收益预测装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取资源在多个历史时间点上的资源因子信息以及收益信息；第一确定模块，用于针对每个历史时间点，根据所述资源因子信息以及所述收益信息，确定所述资源因子信息对应的收益率；第二确定模块，用于根据多个所述历史...

【专利技术属性】
技术研发人员：林旺江，林宜领，吴博，林妙真，林倩，王荣烨，朱富荣，庄佳和，景莉，康楠，李博尊，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：